极不充分采动下地表移动规律研究——以新集一矿为例

"人工智能-机器学习-极不充分采动条件下地表移动规律研究.pdf" 这篇文档探讨了在人工智能和机器学习领域中，如何利用这些先进技术来研究极不充分采动条件下地表移动的规律。地表移动是煤炭资源开采过程中的一个重要问题，因为它可能对矿区的生态环境和建筑物造成严重破坏。在复杂地质采矿条件下，尤其是在极不充分采动的情况下，准确预测地表移动模式显得尤为关键。 文档首先介绍了地表移动的基本理论，这是理解地表响应于地下开采的关键。接着，它深入讨论了概率积分法在预测参数求取中的应用，这是一种常用于估计地表移动的方法。通过分析不同算法，研究者能够更精确地估算出在特定采矿条件下地表移动的影响因素。 以新集一矿150603工作面为例，文档详述了一次覆岩移动规律的相似材料模拟试验。试验结合了全站仪测量和数码近景摄影测量技术，以评估极不充分采动对地表的影响。结果显示，这种采动对地表的扰动相对较小，但依然需要进行详细预测以确保安全。 为了进一步理解和预测地表移动，作者利用VB编程语言开发了一个地表移动观测站的数据处理程序。这个程序能处理观测数据，帮助分析极不充分采动条件下的地表移动规律，为类似情况下的地表移动预测提供指导。 关键词包括极不充分采动、开采沉陷、地表移动规律、预计参数和概率积分法，这些是文档的核心概念。文献引用了37幅图表和53个参考文献，表明了研究的广泛性和深度。分类号为P224.1，表明这是一篇关于矿业工程领域的学术论文，具体涉及地表移动的预测与控制。 这篇由谢做赤撰写的硕士论文展示了如何运用人工智能和机器学习技术，对极不充分采动条件下的地表移动规律进行深入研究，并开发了实用的数据处理工具，对实际采矿工程提供了理论支持和实践指导。